「像把核武賣給北韓!」Anthropic執行長警告AI晶片輸中風險:恐催化軍事與情報用途
「像把核武賣給北韓!」Anthropic執行長警告AI晶片輸中風險:恐催化軍事與情報用途

在瑞士達沃斯世界經濟論壇受訪時,Anthropic 執行長達里歐·阿莫代伊(Dario Amodei)預測,人工智慧將推動前所未見的經濟擴張,但也可能出現「5%—10% 的 GDP 成長與約 10% 失業率並存」的罕見組合。

他主張,政府須正視大規模職位位移與分配機制,並警示若不矯正失衡,少數科技菁英可能與社會「脫鉤」,享受高達 50% 的成長紅利。

Google DeepMind 執行長德米斯·哈薩比斯(Demis Hassabis)則指出,中國 AI 與美國前沿差距已縮至約 6–12 個月,「然而突破性 AI 技術仍主要出自美國企業」。

AI 推升成長,就業與分配風險同步升高

阿莫代伊指出,未來數年 AI 技術將顯著提升生產力並推動總體經濟,他以「5%—10% 的 GDP 成長」為例,但同時預見失業率可能升至約 10%,形成史上罕見的宏觀組合。他認為,社會目前對此「規模與速度」仍缺乏充分認知,若僅把 AI 視為效率工具、忽略其結構性影響,將低估勞動市場位移與技能重組的張力。

他主張,政策重點應從「避免扼殺成長」轉向「確保成長紅利普惠」,例如以更具前瞻性的社會安全網、再訓練與轉職支持,對沖技術浪潮造成的負面影響。他直言:「這是宏觀層級的位移」,政府需要在分配與調適上扮演更積極的角色。

科技菁英與一般大眾「脫鉤」,恐加速不平等

阿莫代伊描繪一個「噩夢場景」:約一千萬人(其中約七百萬在矽谷)可能逐步與社會「脫鉤」,形成自我迭代的高生產力集群,享受甚至高達 50% 的成長紅利,而其他勞動者被排除在外。他指出,這並非臆測,而是技術、資本與人才網絡在特定地區的「聚集效應」可能帶來的加速分化。

他總結,與其擔心政策會抑制成長,不如擔心成長紅利僅屬於少數;在 AI 引發的構造性巨變下,更重要的是「讓每個人都分到一部分成長」。此一觀點與當前主流「避免干預成長」的情緒相左,但他認為,現實將迫使政策思維調整。

責任與誘因分野:科學家主導 vs. 社群媒體邏輯

在企業責任上,阿莫代伊以自己與德米斯·哈薩比斯為例,指出科學家主導的 AI 公司文化更重視技術影響與長期責任,「不迴避責任」。相較之下,社群媒體出身的商業邏輯受制於「最大化使用者互動」的誘因,過往與消費者互動的方式甚至會「操弄」注意力,與 AI 安全與社會風險治理的價值取向迥異。

他亦以市場策略劃分差異:Anthropic 專注企業級應用與 B2B 模型;OpenAI 與 Google 等更強調消費端,容易回到「追逐高互動與高黏著」的產品邏輯。此差異影響技術部署節奏、風險控管的嚴謹度,以及是否能在組織層面建立「安全優先」治理。

在政策互動上,阿莫代伊表示,已向美國政府傳達其觀點,對去年七月釋出的 AI 行動計畫多數指引表示認同,並在達沃斯期間與官員持續交流,期以務實政策工具管理 AI 帶來的就業位移、分配與風險。

反對出售 AI 晶片給中國

阿莫代伊也主張,對中國出售高階 AI 晶片等同輸入關鍵算力,可能催化軍事與情報用途,形成難以逆轉的外溢效應。

他以「像把核武賣給北韓」比喻其嚴重性,凸顯輸出政策對長期安全邊界的挑戰;相較支持者(如輝達執行長黃仁勳)主張「受控輸出可維持美企主導、降低中國本土替代誘因」,反對者認為,任何鬆綁都可能加速中國能力積累,放大構造性風險。

他建議,企業需衡量短期商業利益與長期地緣政治風險。一旦算力門檻下修、供應持續流入,國安疑慮與監理複雜度將同步升高,成為企業治理與董事會合規的核心議題。

中國 AI 追上來了?哈薩比斯:西方領先 6 個月

在瑞士達沃斯世界經濟論壇期間,Google DeepMind 執行長哈薩比斯表示,人工通用智慧(AGI)應帶來對世界運作的新理解與理論,並可顯著加速科學與人類健康的進展,讓社會邁向「激進豐裕」(radical abundance)。

他亦研判,中國 AI 與美國前沿差距已縮至約 6–12 個月,然而突破性範式仍主要出自美國企業;DeepMind 則定位為 Google 的「引擎室」,即在企業內部扮演核心研究與模型創新的動力來源,再把能力快速整合到面向數十億用戶的產品之中。

哈薩比斯指出,AGI 的真正價值不只在驗證既有理論,更在於能生成新的理論與框架,深化人類對自然與社會機制的理解。他直言:「若做到這點,我們將加速科學與人類健康,帶來不可思議的醫療解決方案」,長期可望使生產與分配效率大幅提升,社會資源約束鬆動,逼近「激進豐裕」的願景。

談到地緣競爭,他表示,幾年前中國可能落後 1–2 年,如今多支頂尖團隊與資本投入,使差距縮小到 6–12 個月。不過,他強調,「尚未看到超越前沿的創新」,如下一個 Transformer 或 AlphaGo 等定義邊界的里程碑,目前仍由西方與美國公司領先。

延伸閱讀:不只會寫Code!Anthropic推出「Cowork」:讓Claude能整理桌面、寫文件,搞定日常任務

資料來源:World Economic Forum彭博社

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 李先泰

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數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?
數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?

2019年金融監理機關正式將雲端納入委外規範後,揭示金融業上雲時代來臨,國泰金控數數發中心成立雲端策略發展部,負責擬定集團上雲策略,並於2020年正式啟動7年集團雲端轉型計畫;在多數金融機構仍停留在單點遷移或IT現代化的現下,國泰金融集團在 2025 年即完成 100 套系統上雲,更將雲端轉型階段從 Cloud Ready、Cloud Adoption 推向 Cloud First,成為數據與人工智慧應用的關鍵引擎。

國泰金控資訊長|吳建興 James Wu
圖/ 數位時代

「百套系統上雲不僅僅是數字,更是讓國泰從『 IT 進化業務』邁向『 IT 驅動成長』的關鍵轉折。」國泰金控雲端策略發展部協理顏勝豪表示,上雲帶來的效益十分顯著,包括提升資源可用性與營運敏捷度、減輕 IT 維運負擔;同時,雲端業者多具備零碳排或綠能機房機制,亦有助於企業朝向 ESG 永續營運邁進。「金融上雲不是單純的現代化基礎設施或者是升級技術,而是為了換取速度與可靠度,讓集團可以加速創新腳步、彈性調配資源,以及培育所需人才與技能,為未來做最佳準備。」
為讓集團員工、金融同業以及有志上雲的夥伴可以進一步探討雲端轉型的各種可能,國泰金控舉辦雲端轉型成果發表會,會中除有集團子公司分享最新成果,三大公有雲平台業者也從不同技術視角共同探討在合規、資安與 AI 應用的可能。

七年、三階段,國泰金融集團將雲端內化為營運流程與創新引擎

國泰金控科技長|姚旭杰 Marcus Ya
圖/ 數位時代

為什麼國泰可以領先市場完成雲端轉型、數據與 AI 賦能業務?

顏勝豪認為,雲端轉型的起點不是直接遷移系統,而是從四個面向打底:應用系統盤點評估、雲端架構設計、雲端遷移藍圖規劃,以及組織治理框架建立,而這也是 Cloud Ready 階段最重要的事情。
「不同子公司有不同商業模式與節奏,若沒有共同語言與平台底座,上雲很容易各自為政。」顏勝豪表示,為讓所有員工可以齊步前行,國泰以雲端遷移方法論 Cathay 6R(註1)作為共同語言、用平台作為共同底座,讓轉型不只是技術選擇,而是集團行動。
完成單一系統的雲端遷移後,便進入 Cloud Adoption 階段。在這個階段中,要透過大規模遷移建立更成熟的上雲標準作業流程(SOP),透過 FinOps 機制控管與優化雲端營運成本,以及透過自動化與治理模型確認多雲環境與安全與維運穩定性,目標是將雲端內化為組織日常運營的一部分,進而邁向 Cloud First 階段:在合規前提下,新專案與系統升級預設在雲端環境開發,並善用雲原生優勢加速新產品功能開發速度。
「集團雲端策略只有一個核心原則:讓雲成為 AI 時代的成長引擎,而不是單純的基礎設施。」關於國泰的未來雲端布局,顏勝豪如是總結。

國泰金控 雲端策略發展部 協理|顏勝豪 Otto Yen
圖/ 數位時代

以雲端為 AI 資源引擎、發揮數據燃料價值,實現 AI 賦能業務應用

國泰不僅在2025年完成集團百套系統上雲,也啟動數據上雲計畫並為 GenAI 奠定基礎建設。
例如國泰金控實現數據上雲,打造資料湖倉與 GAIA 生態系統架構為 AI 賦能業務做準備:成立國泰風險聯防中心(CRC)攜手集團洗防人員強化風險控管與金融犯罪因應能力;釋出國泰員工 AI 助手–Agia–Beta
版,提供差勤、福利與權益、技術支援、職務職能與集團其他資訊等五大類別管理辦法等查詢服務;此外,亦推出集團數據共享平台、集團法規知識庫、 AI 評測中心等服務,更好發揮 Cloud First 與 AI 賦能業務應用的價值。
雲端是 AI 時代的關鍵底座、數據則是 AI 的燃料。顏勝豪指出,發展AI需要龐大的 GPU 算力,若自建 GPU 機房,不僅硬體設備昂貴、折舊速度快,光是散熱系統一年就高達兩、三千萬元的成本,若採取雲端資源,可以隨啟隨用,同時,大幅降低試錯成本。「當雲端打好基礎、AI成為能力模組,銀行、人壽、產險與證券的創新不再是單點突破,而是放大集團級綜效。」

國泰以 Cloud First + AI 持續領先市場、形塑未來樣貌

「雲端可以優化算力成本,資料則決定 AI 應用上限。」顏勝豪解釋,在 AI 新世代,AI 模型定調能力「下限」,集團子公司掌握的「獨特資料」則決定應用的「上限」,考量雲端有許多好用 AI 服務,唯有資料上雲才能發揮數據價值、用 AI 賦能集團各子公司業務。
例如國泰世華銀行將採取多公有雲策略,打造雲端智慧生態圈,並以現代化雲原生技術拓展應用場景;同時,運用 AI 與資料分析優化客戶服務體驗,並藉由跨雲整合機制支援多元業務模式,以充分發揮上雲效益。至於國泰產險,不僅在兩年半內完成13套核心系統上雲、優化營運流程,如以 Serverless 架構打造百萬級效果、萬元成本的短網址系統等,讓雲端成為產險驅動長期成長的核心引擎與標準配備。

國泰人壽則是透過雲端與 AI 滿足不同客戶需求,如以 AI Search 精準呈現關鍵字搜尋結果,讓客戶可以精準且快速的查找所需資料、大幅優化官網體驗與滿意度。至於國泰證券則是於2026年初推出「庫存管家」服務,以客戶持股為核心,應用 AI 技術打造個人化推播服務,協助投資人更有效率地掌握庫存狀況,提供更即時、系統化的投資管理體驗。
總的來說,國泰金控在集團的雲端轉型不僅是技術升級,更是思維革新,從百套系統上雲進展到 Cloud First 階段,可以預期在雲地基礎下,國泰將進一步引領 AI 時代變革,持續提升營運韌性與放大創新價值。

註1:Cathay 6R 國泰設計 Cathay 6R 雲端遷移方法論,將系統遷移方式依據上雲模式、系統開發成本分為 Rehost 、Replatform、Refactor、Rewrite、Replace 和 Retain 共6種遷移架構,並能對應到 IaaS、PaaS、SaaS 三種不同上雲模式。

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